安科瑞 劉邁

　　摘要：為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)防充電樁火災(zāi)，基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)備受關(guān)注。本文針對(duì)該問(wèn)題展開(kāi)研究，通過(guò)綜述充電樁火災(zāi)的發(fā)生原因、現(xiàn)有火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)以及基于人工智能的預(yù)警系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀，探討了如何提高預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，并結(jié)合實(shí)際充電樁場(chǎng)景進(jìn)行了系統(tǒng)性能的評(píng)估。本文旨在通過(guò)對(duì)基于AI的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用研究，探討系統(tǒng)的性能改進(jìn)和實(shí)際應(yīng)用情況，為提高充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性提供參考和建議。

　　關(guān)鍵詞：充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)；人工智能（AI）；火災(zāi)預(yù)警

　　0.引言

　　隨著全球范圍內(nèi)對(duì)環(huán)境保護(hù)和新能源汽車(chē)的重視，電動(dòng)汽車(chē)的普及程度不斷提升，充電樁作為電動(dòng)汽車(chē)的重要充電設(shè)施也得到了迅速發(fā)展。然而，隨之而來(lái)的充電樁火災(zāi)事件給人們的生命財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)了嚴(yán)重威脅，嚴(yán)重影響了電動(dòng)汽車(chē)的推廣和使用。因此，開(kāi)發(fā)一種高效可靠的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)顯得尤為重要。傳統(tǒng)的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)往往依賴(lài)于固定的傳感器和簡(jiǎn)單的規(guī)則判斷，其預(yù)警準(zhǔn)確性和時(shí)效性難以保障。而基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)則具有更高的智能化和靈活性，能夠通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)火災(zāi)跡象的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警。因此，基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。

　　1.充電樁火災(zāi)與火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)綜述

　　1.1充電樁火災(zāi)發(fā)生原因

　　充電樁火災(zāi)的發(fā)生原因多種多樣，需要全面考慮充電設(shè)備、電動(dòng)汽車(chē)電池以及環(huán)境因素等多個(gè)方面因素。首先，充電設(shè)備可能存在故障，例如電路短路、電線(xiàn)老化等，這些故障會(huì)導(dǎo)致電流過(guò)大或不穩(wěn)定，從而增加火災(zāi)的風(fēng)險(xiǎn)。其次，電動(dòng)汽車(chē)電池在充電過(guò)程中容易產(chǎn)生高溫，若溫度過(guò)高或者電池本身存在缺陷，可能引發(fā)火災(zāi)。此外，環(huán)境因素如溫度過(guò)高、通風(fēng)不良等也會(huì)增加火災(zāi)的發(fā)生可能性。，充電樁火災(zāi)的發(fā)生是由多個(gè)因素相互作用導(dǎo)致的，需要綜合考慮并采取有效的預(yù)防措施。

　　1.2基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)

　　傳統(tǒng)的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)通常依賴(lài)于傳感器監(jiān)測(cè)火焰或煙霧等物理指標(biāo)，然而在充電樁環(huán)境中，這些系統(tǒng)可能面臨一些局限性。例如，由于充電樁的特殊性質(zhì)，傳感器的檢測(cè)靈敏度可能不足，導(dǎo)致火災(zāi)前兆被忽視或延誤。此外，充電樁周?chē)赡艽嬖谝恍┏Ｒ?jiàn)的干擾因素，如車(chē)輛尾氣、工業(yè)粉塵等，容易導(dǎo)致誤報(bào)率升高，降低了系統(tǒng)的可靠性和實(shí)用性?；贏I的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)則采用了深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別技術(shù)，克服了傳統(tǒng)系統(tǒng)的這些缺陷。該系統(tǒng)通過(guò)安裝攝像頭或其他傳感器設(shè)備在充電樁周?chē)M(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，捕獲環(huán)境中的圖像數(shù)據(jù)，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行處理和分析。這種系統(tǒng)能夠識(shí)別火災(zāi)前兆，如異常的熱點(diǎn)、煙霧等，甚至可以檢測(cè)到微小的火焰，從而提前發(fā)出警報(bào)，及時(shí)采取應(yīng)急措施，降低火災(zāi)發(fā)生的可能性?；贏I的系統(tǒng)相比傳統(tǒng)系統(tǒng)具有更高的準(zhǔn)確性和靈敏度。通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同環(huán)境下的火災(zāi)預(yù)警需求，減少誤報(bào)率，提高了預(yù)警的可靠性和實(shí)用性。，基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)是一種更為高效、可靠的解決方案，能夠有效保障充電樁及其周?chē)h(huán)境的安全。

　　2.基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀

　　目前，基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)正在迅速發(fā)展，并在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。這些系統(tǒng)利用AI算法和傳感器技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)環(huán)境參數(shù)和火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因素，及時(shí)識(shí)別火災(zāi)隱患，并采取相應(yīng)的預(yù)警和應(yīng)急措施，以程度地減少火災(zāi)造成的損失。在建筑物和工廠等封閉空間中，AI火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)可以通過(guò)分析監(jiān)控?cái)z像頭的圖像和視頻數(shù)據(jù)，檢測(cè)煙霧、火焰等火災(zāi)跡象，以及監(jiān)測(cè)溫度、氣體濃度等環(huán)境參數(shù)，實(shí)現(xiàn)火災(zāi)的早期發(fā)現(xiàn)和預(yù)警。一些系統(tǒng)還可以結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)和模式識(shí)別，提高火災(zāi)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。在野外和森林等開(kāi)放空間中，AI火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)利用無(wú)人機(jī)、衛(wèi)星等遙感技術(shù)，對(duì)火災(zāi)的發(fā)展情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，提供火勢(shì)擴(kuò)散預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，為消防人員和應(yīng)急管理部門(mén)提供決策支持，指導(dǎo)火災(zāi)撲救和應(yīng)急處置工作。此外，隨著物聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的傳感器設(shè)備和監(jiān)控設(shè)備被應(yīng)用于火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備之間的互聯(lián)互通，提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和靈活性。同時(shí)，人工智能算法的不斷創(chuàng)新和優(yōu)化，也使得火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在火災(zāi)檢測(cè)、預(yù)測(cè)和響應(yīng)方面取得了更加和可靠的效果。，基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在技術(shù)水平和應(yīng)用范圍上都呈現(xiàn)出快速發(fā)展的態(tài)勢(shì)，為提高火災(zāi)防范和應(yīng)急管理水平，保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全發(fā)揮了重要作用。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，相信火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)將會(huì)在未來(lái)發(fā)揮更加重要的作用，為社會(huì)安全和可持續(xù)發(fā)展做出更大貢獻(xiàn)。

　　3.基于AI的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)性能改進(jìn)

　　3.1提高火災(zāi)預(yù)警準(zhǔn)確性與時(shí)效性

　　首先，引入圖像識(shí)別技術(shù)。通過(guò)在充電樁周?chē)惭b攝像頭，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)充電樁及其周?chē)h(huán)境，識(shí)別火災(zāi)跡象，例如煙霧或火焰。這種實(shí)時(shí)的圖像識(shí)別技術(shù)可以大大提高預(yù)警的準(zhǔn)確性，同時(shí)減少對(duì)其他傳感器的依賴(lài)。其次，采用多傳感器融合技術(shù)。除了攝像頭外，還可以結(jié)合其他傳感器，如煙霧傳感器、溫度傳感器等，共同監(jiān)測(cè)充電樁的狀態(tài)。通過(guò)融合多種傳感器的數(shù)據(jù)，可以更全面地了解充電樁的情況，提高火災(zāi)預(yù)警的準(zhǔn)確性。另外，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。將系統(tǒng)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，可以發(fā)現(xiàn)火災(zāi)發(fā)生的規(guī)律和趨勢(shì)，進(jìn)而提前預(yù)警。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，可以建立火災(zāi)預(yù)警的模型，提高預(yù)警的時(shí)效性。這些措施的綜合應(yīng)用將有助于提高火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的性能，減少火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，保障充電樁及周邊環(huán)境的安全。

　　3.2降低誤報(bào)率與系統(tǒng)漏報(bào)率

　　為了降低火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的誤報(bào)率和系統(tǒng)漏報(bào)率，引入智能決策機(jī)制是至關(guān)重要的。通過(guò)引入專(zhuān)家系統(tǒng)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)可以根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)和歷史經(jīng)驗(yàn)做出更加智能的預(yù)警決策，從而減少誤報(bào)率和系統(tǒng)漏報(bào)率。這意味著系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別火災(zāi)跡象，同時(shí)避免不必要的警報(bào)。其次，優(yōu)化閾值設(shè)定也是減少誤報(bào)和漏報(bào)的關(guān)鍵。根據(jù)實(shí)際情況對(duì)預(yù)警觸發(fā)閾值進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，避免因參數(shù)設(shè)置不當(dāng)而導(dǎo)致的誤報(bào)或漏報(bào)情況。通過(guò)對(duì)閾值的精細(xì)調(diào)整，可以使系統(tǒng)更加靈敏地響應(yīng)火災(zāi)跡象，同時(shí)減少誤報(bào)率。另外，強(qiáng)化數(shù)據(jù)過(guò)濾與驗(yàn)證也是bi不可少的步驟。加強(qiáng)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和過(guò)濾處理，排除因傳感器故障或環(huán)境干擾導(dǎo)致的誤報(bào)信號(hào)，確保預(yù)警信號(hào)的可靠性。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證和過(guò)濾，可以提高系統(tǒng)對(duì)真實(shí)火災(zāi)情況的識(shí)別能力，減少誤報(bào)和漏報(bào)的發(fā)生。

　　4.基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在實(shí)際充電樁場(chǎng)景中的應(yīng)用

　　4.1充電樁停車(chē)場(chǎng)應(yīng)用

　　在充電樁停車(chē)場(chǎng)，充電樁的集中部署使其成為火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)較高的區(qū)域之一。為了有效防范火災(zāi)隱患，基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)得以廣泛應(yīng)用。這一系統(tǒng)通過(guò)在停車(chē)場(chǎng)內(nèi)部設(shè)置攝像頭和傳感器，實(shí)現(xiàn)對(duì)充電樁及其周?chē)h(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。一旦系統(tǒng)探測(cè)到火災(zāi)跡象，例如煙霧或火焰，將立即觸發(fā)預(yù)警機(jī)制。預(yù)警通知將通過(guò)多種途徑進(jìn)行，如手機(jī)App推送、短信、郵件等，以確保相關(guān)人員能夠及時(shí)收到通知并采取應(yīng)急措施。這一智能系統(tǒng)的運(yùn)用，不僅大程度地減少了火災(zāi)可能帶來(lái)的損失，還有效保障了充電樁設(shè)備和使用者的安全。因此，基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)提升了充電樁停車(chē)場(chǎng)整體的安全性和管理效率，為充電樁行業(yè)的發(fā)展和用戶(hù)安全提供了可靠保障。

　　4.2商業(yè)綜合體應(yīng)用

　　在商業(yè)綜合體內(nèi)部的充電樁通常為大量車(chē)輛提供充電服務(wù)，因此火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。為了有效地防范火災(zāi)隱患，基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)成為一種可行的解決方案。這一系統(tǒng)可以在商業(yè)綜合體內(nèi)部部署，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)充電樁及其周?chē)h(huán)境，及時(shí)發(fā)現(xiàn)火災(zāi)跡象。通過(guò)與商業(yè)綜合體的安保系統(tǒng)和消防系統(tǒng)進(jìn)行無(wú)縫對(duì)接，火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)智能聯(lián)動(dòng)，提高火災(zāi)處置效率和響應(yīng)速度。這種智能系統(tǒng)的運(yùn)用不僅能夠大程度地減少火災(zāi)可能帶來(lái)的損失，還能夠提高商業(yè)綜合體的整體安全性，保障車(chē)輛和用戶(hù)的安全。因此，基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)為提升火災(zāi)防范水平和保障商業(yè)綜合體的安全提供了可靠保障。

　　4.3充電樁運(yùn)營(yíng)管理應(yīng)用

　　充電樁的運(yùn)營(yíng)管理是確保其正常運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)，而火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在其中扮演著關(guān)鍵的角色。基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)與充電樁運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)的集成，為充電樁的安全管理提供了quan方位的支持。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)充電樁的狀態(tài)和周?chē)h(huán)境，通過(guò)與管理平臺(tái)無(wú)縫連接，實(shí)現(xiàn)對(duì)充電樁的遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理。一旦系統(tǒng)探測(cè)到火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，將及時(shí)向充電樁運(yùn)營(yíng)人員發(fā)送報(bào)警信息。這種及時(shí)的警報(bào)通知可以幫助運(yùn)營(yíng)人員迅速采取有效的措施，例如遠(yuǎn)程關(guān)閉受影響的充電樁或調(diào)度消防隊(duì)伍到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行處置，從而大限度地減少火災(zāi)可能造成的損失，保障充電樁的安全運(yùn)行。因此，基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)與充電樁運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)的結(jié)合，不僅提高了充電樁的安全性和管理效率，也為運(yùn)營(yíng)商提供了一種可靠的手段來(lái)應(yīng)對(duì)潛在的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，確保充電樁設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行和用戶(hù)的安全。

　　4.4智慧城市應(yīng)用

　　智慧城市的發(fā)展離不開(kāi)技術(shù)的支撐，而基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)正是其中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。這一系統(tǒng)不僅可以在城市建設(shè)中扮演重要角色，更是城市安全管理的重要組成部分。通過(guò)在城市各個(gè)區(qū)域廣泛部署火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)，我們可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于充電樁火災(zāi)等特定事件的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警。這項(xiàng)技術(shù)的核心在于其能夠迅速識(shí)別火災(zāi)跡象，并及時(shí)發(fā)出警報(bào)，從而提高火災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)的效率。這一系統(tǒng)與城市管理指揮調(diào)度系統(tǒng)相連接，實(shí)現(xiàn)了信息的共享和智能處置。當(dāng)火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)發(fā)出警報(bào)時(shí)，城市管理可以立即獲得相關(guān)信息，并迅速做出響應(yīng)。這種信息的快速傳遞和智能處置，大大提高了城市應(yīng)對(duì)火災(zāi)事件的能力，有效減少了火災(zāi)帶來(lái)的損失。同時(shí)，這也為城市居民提供了更安全的生活環(huán)境，增強(qiáng)了城市的整體安全感。因此，基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)不僅可以有效預(yù)防火災(zāi)事件的發(fā)生，還能提高城市的應(yīng)急響應(yīng)能力，為城市的安全和穩(wěn)定做出了重要貢獻(xiàn)。

　　5.應(yīng)用研究的局限性與未來(lái)展望

　　5.1局限性

　　首先，當(dāng)前基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在充電樁場(chǎng)景中的實(shí)際應(yīng)用還處于起步階段，系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和可靠性有待進(jìn)一步驗(yàn)證。在復(fù)雜多變的室內(nèi)外環(huán)境中，系統(tǒng)可能受到光線(xiàn)、溫度、濕度等因素的影響，導(dǎo)致預(yù)警準(zhǔn)確性不高或誤報(bào)率較高的問(wèn)題。其次，火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的部署和維護(hù)成本較高，對(duì)于一些小型充電樁運(yùn)營(yíng)商或地區(qū)來(lái)說(shuō)可能難以承擔(dān)。此外，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)需要大量的傳感器和攝像頭，對(duì)硬件設(shè)施的要求也較高，這會(huì)增加系統(tǒng)的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)成本。此外，火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的智能化程度還有待提升。當(dāng)前的系統(tǒng)主要依賴(lài)于AI算法對(duì)火災(zāi)跡象的識(shí)別和預(yù)警，但對(duì)于一些復(fù)雜情況下的火災(zāi)預(yù)警，系統(tǒng)可能存在局限性，需要結(jié)合更多的傳感器數(shù)據(jù)和智能算法進(jìn)行綜合分析。

　　5.2未來(lái)展望

　　未來(lái)，基于AI的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)有望在以下幾個(gè)方面取得進(jìn)一步發(fā)展和改進(jìn)：首先，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的算法和模型將更加智能化和化，能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境，并提高預(yù)警的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。其次，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)共享和處理能力，實(shí)現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的融合分析，提高系統(tǒng)的整體性能和穩(wěn)定性。此外，未來(lái)火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)還有望與智能消防系統(tǒng)、安防系統(tǒng)等智能化設(shè)備進(jìn)行深度融合，實(shí)現(xiàn)更高效的火災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)和聯(lián)動(dòng)控制，為充電樁及其周?chē)h(huán)境的安全提供更全面的保障。

　　6.限流式保護(hù)器在電氣防火中的應(yīng)用

　　6.1限流式保護(hù)器的設(shè)計(jì)

　　電氣防火限流式保護(hù)器可有效克服傳統(tǒng)斷路器、空氣開(kāi)關(guān)和監(jiān)控設(shè)備存在的短路電流大、切斷短路電流時(shí)間長(zhǎng)、短路時(shí)產(chǎn)生的電弧火花大，以及使用壽命短等當(dāng)弊端，發(fā)生短路故障時(shí)，能以微秒級(jí)速度快速限制短路電流以實(shí)現(xiàn)滅弧保護(hù)，從而能顯著減少電氣火災(zāi)事故，保障使用場(chǎng)所人員和財(cái)產(chǎn)的安全。

　　安科瑞ASCP200-1和ASCP300系列電氣防火限流式保護(hù)器。

　　ASCP200-1電氣防火限流式保護(hù)器的主要元件是固態(tài)開(kāi)關(guān)，不同于傳統(tǒng)家用的空氣開(kāi)關(guān)（微斷）。我們知道，傳統(tǒng)空氣開(kāi)關(guān)的斷開(kāi)是一種機(jī)械運(yùn)動(dòng)過(guò)程，分?jǐn)鄷r(shí)間需要幾十毫秒(一般30～50ms)，帶負(fù)載斷開(kāi)時(shí)通常伴隨有電弧的產(chǎn)生。而固態(tài)開(kāi)關(guān)的斷開(kāi)則是依靠半導(dǎo)體內(nèi)部的載流子運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)，分?jǐn)鄷r(shí)間微秒級(jí)，速度快，無(wú)電弧產(chǎn)生。

　　如圖11所示，當(dāng)發(fā)生短路故障時(shí)，傳統(tǒng)空氣開(kāi)關(guān)在電流升至C點(diǎn)時(shí)才能動(dòng)作，且無(wú)法瞬時(shí)切斷電流，而固態(tài)開(kāi)關(guān)則可以在電流升至B點(diǎn)時(shí)即瞬間切斷短路電流。

圖11短路故障前后電流與時(shí)間關(guān)系圖

　　從流過(guò)電阻的電流熱量公式Q=I2Rt，可以很容易看出，傳統(tǒng)空氣開(kāi)關(guān)與固態(tài)開(kāi)關(guān)在短路時(shí)所釋放的能量差別可以達(dá)到數(shù)千倍之多。因此當(dāng)裝配限流式保護(hù)器的回路發(fā)生短路故障時(shí)，就可以避免電弧的產(chǎn)生，從而有效降低了電氣火災(zāi)。

　　ASCP300系列電氣防火限流式保護(hù)器是三相限流式保護(hù)器，*大額定電流為125A?？蓱?yīng)用于電動(dòng)車(chē)充電站的線(xiàn)路保護(hù)。

　　6.2ASCP200-1功能特點(diǎn)

　　A）短路保護(hù)功能，線(xiàn)路發(fā)生短路故障時(shí)，能在150微秒內(nèi)實(shí)現(xiàn)快速限流保護(hù)；

　　B）過(guò)載保護(hù)功能，線(xiàn)路持續(xù)過(guò)載時(shí)，保護(hù)器限流保護(hù)；

　　C）表內(nèi)超溫保護(hù)功能，保護(hù)器內(nèi)部器件工作溫度過(guò)高時(shí)，保護(hù)器限流保護(hù)；

　　D）過(guò)/欠壓保護(hù)功能，線(xiàn)路欠壓或過(guò)壓時(shí)，保護(hù)器告警或限流保護(hù)（可設(shè)）；

　　E）電纜溫度監(jiān)測(cè)功能，被測(cè)線(xiàn)纜溫度超過(guò)報(bào)警設(shè)定值時(shí)，保護(hù)器告警或限流保護(hù)（可設(shè)）；

　　F）漏電流監(jiān)測(cè)功能，線(xiàn)路漏電超過(guò)報(bào)警設(shè)定值時(shí)，保護(hù)器告警或限流保護(hù)（可設(shè)）；

　　G）通訊功能，保護(hù)器配置1路RS485接口，1路2G無(wú)線(xiàn)通訊，可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到安科瑞Acrel-6000安全云平臺(tái)，或三方監(jiān)控軟件或平臺(tái)，從而實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。

　　6.3ASCP200-1技術(shù)參數(shù)

6.4應(yīng)用方案圖示

　　ASCP200-1型電氣防火限流式保護(hù)器建議安裝在入戶(hù)開(kāi)關(guān)下端，額定電流值根據(jù)入戶(hù)開(kāi)關(guān)的具體規(guī)格進(jìn)行設(shè)置

　　6.5ASCP300功能特點(diǎn)

　　A）短路保護(hù)功能。保護(hù)器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用電線(xiàn)路電流，當(dāng)線(xiàn)路發(fā)生短路故障時(shí)，能在150微秒內(nèi)實(shí)現(xiàn)快速限流保護(hù)，并發(fā)出聲光報(bào)警信號(hào)。

　　B）過(guò)載保護(hù)功能。當(dāng)被保護(hù)線(xiàn)路的電流過(guò)載且過(guò)載持續(xù)時(shí)間超過(guò)動(dòng)作時(shí)間（3~60秒可設(shè)）時(shí)，保護(hù)器啟動(dòng)限流保護(hù)，并發(fā)出聲光報(bào)警信號(hào)。

　　C）表內(nèi)超溫保護(hù)功能。當(dāng)保護(hù)器內(nèi)部器件工作溫度過(guò)高時(shí)，保護(hù)器實(shí)施超溫限流保護(hù)，并發(fā)出聲光報(bào)警信號(hào)。

　　D）過(guò)欠壓保護(hù)功能。當(dāng)保護(hù)器檢測(cè)到線(xiàn)路電壓欠壓或過(guò)壓時(shí)，保護(hù)器發(fā)出聲光報(bào)警信號(hào)，可預(yù)先設(shè)置是否啟動(dòng)限流保護(hù)。

　　E）配電線(xiàn)纜溫度監(jiān)測(cè)功能。當(dāng)被監(jiān)測(cè)線(xiàn)纜溫度超過(guò)報(bào)警設(shè)定值時(shí)，保護(hù)器發(fā)出聲光報(bào)警信號(hào)，可預(yù)先設(shè)置是否啟動(dòng)限流保護(hù)。

　　F）斷相保護(hù)功能。當(dāng)保護(hù)器檢測(cè)到線(xiàn)路斷相時(shí)，保護(hù)器發(fā)出聲光報(bào)警信號(hào)，啟動(dòng)限流保護(hù)。

　　G）漏電流監(jiān)測(cè)功能。當(dāng)被監(jiān)測(cè)的線(xiàn)路漏電超過(guò)報(bào)警設(shè)定值時(shí)，保護(hù)器發(fā)出聲光報(bào)警信號(hào)，可預(yù)先設(shè)置是否啟動(dòng)限流保護(hù)。

　　H）通訊功能。保護(hù)器具有1路RS485接口，可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到后臺(tái)監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。監(jiān)控后臺(tái)可以是安科瑞Acrel-6000/B電氣火災(zāi)監(jiān)控主機(jī)，也可以是安科瑞Acrel-6000安全用電管理云平臺(tái)，或三方監(jiān)控軟件或平臺(tái)。

　　6.6ASCP300技術(shù)參數(shù)

6.7使用注意事項(xiàng)

　　在選用限流式保護(hù)器時(shí)，限流式保護(hù)器的設(shè)定的額定電流應(yīng)該與其前一級(jí)的斷路器的額定電流保持一致。例如，當(dāng)限流式保護(hù)器輸入端斷路器的額定電流為32A時(shí)，應(yīng)將限流式保護(hù)器的額定電流設(shè)置為32A。為保障限流式保護(hù)器的正常使用，嚴(yán)禁將其使用于與其前端斷路器的額定電流不匹配的配電線(xiàn)路中。

　　ASCP200系列采用限流式保護(hù)器采用壁掛式安裝，可以?huà)靿Π惭b，也可以安裝在箱體內(nèi)，應(yīng)確保安裝場(chǎng)所無(wú)滴水、腐蝕性化學(xué)氣體和沉淀物質(zhì)，并注意環(huán)境溫度和通風(fēng)散熱。

　　為確?？煽窟B接，接線(xiàn)時(shí)應(yīng)按接線(xiàn)圖進(jìn)行，同時(shí)為了防止接頭處接觸電阻過(guò)大而導(dǎo)致局部過(guò)熱，也避免因接觸不良而導(dǎo)致保護(hù)器工作不正常，線(xiàn)頭應(yīng)采用合適大小的U形冷壓頭壓接后，再插入保護(hù)器相應(yīng)端子上并將螺釘擰緊壓實(shí)。

　　保護(hù)器內(nèi)部帶有交流電，嚴(yán)禁非專(zhuān)業(yè)人士擅自打開(kāi)產(chǎn)品外殼。保護(hù)器在使用期間，若被保護(hù)線(xiàn)路發(fā)生短路或過(guò)載故障而被限流保護(hù)時(shí)，保護(hù)器仍處于帶電狀態(tài)，不允許隨意碰觸用電線(xiàn)路的金屬部分。待檢查線(xiàn)路，并排除故障后，長(zhǎng)按保護(hù)器的復(fù)位按鍵約2秒鐘，使保護(hù)器恢復(fù)正常運(yùn)行時(shí)。

　　當(dāng)保護(hù)器因超溫而發(fā)生限流保護(hù)時(shí)，則可能是因?yàn)樨?fù)載電流過(guò)大，環(huán)境溫度過(guò)高或通風(fēng)散熱不良等原因?qū)е?，可通過(guò)加強(qiáng)通風(fēng)等措施，等保護(hù)器溫度降下來(lái)后，再長(zhǎng)按復(fù)位鍵，使保護(hù)器復(fù)位，恢復(fù)正常運(yùn)行。

　　7.結(jié)語(yǔ)

　　在充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的研究中，我們深入探討了基于人工智能的應(yīng)用前景以及系統(tǒng)的性能提升方法。盡管目前基于AI技術(shù)的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，但我們也意識(shí)到在實(shí)際應(yīng)用中仍存在挑戰(zhàn)和改進(jìn)空間。為了更好地保障人們的生命財(cái)產(chǎn)安全，我們需要繼續(xù)深入研究，不斷優(yōu)化預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、時(shí)效性和可靠性。期待未來(lái)的努力能夠?yàn)槌潆姌痘馂?zāi)預(yù)警系統(tǒng)的發(fā)展提供更加堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，從而為電動(dòng)汽車(chē)的安全使用提供更可靠的保障。

　　參考文獻(xiàn)

　　黎承.建筑內(nèi)建設(shè)電動(dòng)汽車(chē)充電設(shè)施火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析及對(duì)策[J].中國(guó)公共安全(學(xué)術(shù)版),2020,(01):73-75.

　　山東東平投放智能電動(dòng)車(chē)充電樁防控火災(zāi)安全隱患[J].消防界(電子版),2018,4(14):2.

　　[3]付沛松.新能源汽車(chē)充電樁火災(zāi)處置技戰(zhàn)術(shù)研究[J].水上安全,2023,(15):127-129.

　　[4]顏少卿.電動(dòng)汽車(chē)充電樁現(xiàn)場(chǎng)安全問(wèn)題的探究[J].低碳世界,2021,11(08):243-244.

　　[5]張然.電動(dòng)汽車(chē)充電樁安全管理研究[J].交通節(jié)能與環(huán)保,2020,16(01):10-13.

　　[6]肖金鳳.沈陽(yáng)科技學(xué)院.基于AI的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用展望.

　　[7]安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用手冊(cè).2022.05版.